基于BP神经网络的番茄干重预测研究

摘要：

以番茄干重作为正交试验指标,研究温室内番茄生长的环境参数(温度、相对湿度、光照强度)对番茄干重的影响,建立BP神经网络模型,运用MATLAB对试验数据进行训练和模拟,为检验预测的可靠性,采用10-折交叉验证,准确率为95.32％.结果表明,利用BP神经网络得出预测值与实测值接近,具有较好的预测性,可用于干重的预测,能够为温室环境调控提供科学依据.

关键词：番茄、干重、BP神经网络、预测

所属期刊栏目：24

分类号：S641.2

资助基金：辽宁省教育厅科学研究一般项目L2012148;吉林大学工程仿生教育部重点实验室开放基金项目K201208A

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：922-925